检索结果-内蒙古大学图书馆

深圳大学学报（理工版） 2010年第4期27卷 413-419页

作者：张重毅刘彦斌于繁华李继光刘大有吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 长春师范学院计算机科学与技术学院长春130032

研究连续双边拍卖(continuous double auction,CDA)市场,分析现有工作静态环境与现实世界CDA市场动态性要求的差异,提出一种符合市场需求的动态连续双边拍卖(dynamic continuous doubleaction,DCDA)市场模型.该模型可模拟价格上涨、下... 详细信息

研究连续双边拍卖(continuous double auction,CDA)市场,分析现有工作静态环境与现实世界CDA市场动态性要求的差异,提出一种符合市场需求的动态连续双边拍卖(dynamic continuous doubleaction,DCDA)市场模型.该模型可模拟价格上涨、下跌和振荡等波动行为.将经典智能报价算法GD模型和GDX模型应用于此环境中,分析其在动态CDA市场模型中的表现.结果表明,GD模型和GDX模型在DCDA中的市场效率低于两模型在静态市场中的市场效率.

关键词：人工智能 agent报价算法资本市场建模动态连续双边拍卖报价策略价格振荡智能交易模型

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基于BERT-Prototypical模型的小样本科技文献分类方法

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软件导刊 2025年第4期24卷 42-47页

作者：白文清崔彩霞太原师范学院计算机科学与技术学院山西晋中030619

由于学科的不断细化和学科间发展速度的不均衡,个别学科可用于分类训练的数据极少,为科技文献分类工作带来了一定困难。为此,针对科技文献长尾问题严重且传统文本分类方法已经无法取得更好分类效果的问题,提出一种基于BERT-Prototypica... 详细信息

由于学科的不断细化和学科间发展速度的不均衡,个别学科可用于分类训练的数据极少,为科技文献分类工作带来了一定困难。为此,针对科技文献长尾问题严重且传统文本分类方法已经无法取得更好分类效果的问题,提出一种基于BERT-Prototypical模型的小样本科技文献分类方法。该模型以迁移学习中的原型网络为基础,首先借助BERT预训练模型深入挖掘科技文献文本间的关系以获得更好的特征表示;然后将编码后的文本特征输入到原型网络中,通过优化原型网络的编码方式和参数设置提高科技文献分类效果。实验结果表明,在5-way 20-shot任务中,BERT-Prototypical模型的分类准确率达到95.6%;在样本有限的5-way 5-shot任务中,BERT-Prototypical模型的分类准确率可达78.4%,相较对照模型的分类效果有所提升。

关键词：科技文献分类小样本学习原型网络 BERT模型不平衡数据

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基于约束动态更新的半监督层次聚类算法

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自动化学报 2015年第7期41卷 1253-1263页

作者：周晨曦梁循齐金山中国人民大学信息学院北京100872 淮阴师范学院计算机科学与技术学院淮安223300

提出了一种基于约束动态更新的半监督层次聚类算法.与现存的半监督层次聚类算法类似,该算法也使用了必连和不连约束.但不同的是,该算法并不是在对满足必连约束的数据样本点进行预先划分的基础上依据不连约束进行聚合操作,而是首先将约... 详细信息

提出了一种基于约束动态更新的半监督层次聚类算法.与现存的半监督层次聚类算法类似,该算法也使用了必连和不连约束.但不同的是,该算法并不是在对满足必连约束的数据样本点进行预先划分的基础上依据不连约束进行聚合操作,而是首先将约束扩展为一个闭包,然后在这此基础上直接依据不连约束进行聚合操作,并在聚合的过程中依据聚类结果动态地更新必连和不连约束,以保证最终的聚类结果同时满足必连和不连约束.该算法的优势在于省略了对必连约束的数据样本点进行预先划分的步骤,这一改进能够保证数据样本点获得更为合理的聚合顺序,从而得到更为准确的聚类结果.本文具体给出了该算法基于Ward层次聚类算法的实现,提出了C-Ward算法.实验表明,与其他同类算法相比,无论是在人工模拟数据集还是在现实数据集上,本文提出的算法都表现出了更高的准确性和更强的稳定性.

关键词：半监督聚类层次聚类约束动态更新 Ward算法

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倾向性文本迁移学习中的特征重要性研究

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山东大学学报（理学版） 2010年第7期45卷 13-17,23页

作者：黄贤立罗冬梅淮阴师范学院计算机科学与技术学院江苏淮安223300

针对网上电子商务平台不断涌现出的倾向性评价文本,很多迁移学习的方法被提出,用于解决数据不满足独立同分布的问题。本文提出了一种研究不同领域文本特征重要性的框架,并将其嵌入目前的领域迁移学习算法。试验结果表明了这一框架能有... 详细信息

针对网上电子商务平台不断涌现出的倾向性评价文本,很多迁移学习的方法被提出,用于解决数据不满足独立同分布的问题。本文提出了一种研究不同领域文本特征重要性的框架,并将其嵌入目前的领域迁移学习算法。试验结果表明了这一框架能有效提高现有迁移学习算法的效果,同时说明了特征重要性的研究在迁移学习中的必要性。

关键词：文本分类机器学习迁移学习情感倾向性分类

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基于本体的语义生物信息数据库资源链接

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吉林大学学报（工学版） 2010年第6期40卷 1650-1654页

作者：刘彦斌周春光张重毅周栩翟延冬邹淑雪吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 长春师范学院计算机科学与技术学院长春130032

针对RDF生物信息数据库,结合领域知识,研究了在本体指导下的RDF数据库资源链接策略。同时,对所涉及的资源匹配、基于本体的语义相似度计算等具体问题进行算法设计及开发。实验结果验证了本文所阐述的语义生物信息数据库资源链接算法模... 详细信息

针对RDF生物信息数据库,结合领域知识,研究了在本体指导下的RDF数据库资源链接策略。同时,对所涉及的资源匹配、基于本体的语义相似度计算等具体问题进行算法设计及开发。实验结果验证了本文所阐述的语义生物信息数据库资源链接算法模型的有效性。

关键词：计算机工程本体语义网生物信息语义相似度

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基于低分辨率局部二值模式的人脸识别

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吉林大学学报（工学版） 2013年第2期43卷 435-438页

作者：戴金波肖霄赵宏伟吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 长春师范学院计算机科学与技术学院长春130032

为提高人脸识别的准确度,提出了一种基于低分辨率局部二值模式的人脸识别方法。该方法将原始人脸图像滤波下采样处理成低分辨率图像,将其划分成若干块矩形块图像,对每一块图像进行局部二值模式计算,统计出每一块LBP图谱的直方图,再连接... 详细信息

为提高人脸识别的准确度,提出了一种基于低分辨率局部二值模式的人脸识别方法。该方法将原始人脸图像滤波下采样处理成低分辨率图像,将其划分成若干块矩形块图像,对每一块图像进行局部二值模式计算,统计出每一块LBP图谱的直方图,再连接在一起成为这幅图片的最终特征向量。经实验表明,该算法在ORL和YALE上均取得了更好的识别效果,且对光照、表情、姿势等的变化具备鲁棒性。

关键词：计算机应用局部二值模式低分辨率特征提取人脸识别

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基于自监督学习的不平衡节点分类算法

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模式识别与人工智能 2022年第11期35卷 955-964页

作者：崔彩霞王杰庞天杰梁吉业山西大学计算机与信息技术学院太原030006 太原师范学院计算机科学与技术学院晋中030619 太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

在现实世界的节点分类场景中,只有少部分节点带标签且类标签是不平衡的.然而,大部分已有的方法未同时考虑监督信息缺乏与节点类不平衡这两个问题,不能保证节点分类性能的提升.为此,文中提出基于自监督学习的不平衡节点分类算法.首先,通... 详细信息

在现实世界的节点分类场景中,只有少部分节点带标签且类标签是不平衡的.然而,大部分已有的方法未同时考虑监督信息缺乏与节点类不平衡这两个问题,不能保证节点分类性能的提升.为此,文中提出基于自监督学习的不平衡节点分类算法.首先,通过图数据增强生成原图的不同视图.然后,利用自监督学习最大化不同视图间节点表示的一致性以学习节点表示.该算法通过自监督学习扩充监督信息,增强节点的表达能力.此外,在交叉熵损失和自监督对比损失的基础上,设计语义约束损失,保持图数据增强中语义的一致性.在三个真实图数据集上的实验表明,文中算法在解决不平衡节点分类问题上具有较优的性能.

关键词：自监督学习不平衡节点分类图神经网络数据增强语义约束损失

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基于数据挖掘算法的入侵检测方法

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计算机工程 2010年第17期36卷 72-73,76页

作者：陈小辉淮阴师范学院计算机科学与技术学院淮安223300

K-Means和DBSCAN算法初始聚类中心的选择对数据挖掘结果的影响较大。针对上述问题,利用信息熵改进初始聚类中心选择方法,提高数据挖掘效率。将改进的K-Means算法与DBSCAN算法结合应用于入侵检测系统,对一个通用检测记录集进行异常检测测... 详细信息

K-Means和DBSCAN算法初始聚类中心的选择对数据挖掘结果的影响较大。针对上述问题,利用信息熵改进初始聚类中心选择方法,提高数据挖掘效率。将改进的K-Means算法与DBSCAN算法结合应用于入侵检测系统,对一个通用检测记录集进行异常检测测试,实验结果证明了该方法的有效性。

关键词：入侵检测系统数据挖掘异常记录聚类算法

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一种闪存敏感的多级缓存管理方法

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软件学报 2014年第11期25卷 2575-2586页

作者：王江涛赖文豫孟小峰中国人民大学信息学院北京100872 淮阴师范学院计算机科学与技术学院江苏淮安223300

基于闪存的固态硬盘(solid state driver,简称SSD)已经广泛应用于各种移动设备、PC机和服务器.与磁盘相比,尽管SSD具有数据存取速度高、抗震、低功耗等优良特性,但SSD自身也存在读写不对称、价格昂贵等不利因素,这使得SSD短期内不会完... 详细信息

基于闪存的固态硬盘(solid state driver,简称SSD)已经广泛应用于各种移动设备、PC机和服务器.与磁盘相比,尽管SSD具有数据存取速度高、抗震、低功耗等优良特性,但SSD自身也存在读写不对称、价格昂贵等不利因素,这使得SSD短期内不会完全取代磁盘.将SSD和磁盘组合构建混合系统,可以发挥不同的硬件特性,提升系统性能.基于MLC型SSD和SLC型SSD之间的特性差异,提出了一种闪存敏感的多级缓存管理策略——***将SSD用在内存和磁盘之间作扩展缓存,针对数据库系统、文件管理中数据访问的特点,有选择地将内存牺牲页缓存到不同类型的***同时考虑写请求模式和负载类型对系统性能的影响,设计实现对SSD友好的数据管理策略.此外,FAMC基于不同的数据置换代价提出了适用于SSD的缓冲区管理算法.基于多级缓存存储系统对FAMC的性能进行了评测,实验结果表明,FAMC可以大幅度降低系统响应时间,减少磁盘I/O.

关键词：固态硬盘数据库多级缓存置换代价缓冲区

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阴极修饰层CuPc、ZnPc、C_(60)对OLED光电性能的影响

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发光学报 2018年第12期39卷 1757-1764页

作者：李文佳苏丽娜任舰吴甲奇淮阴师范学院计算机科学与技术学院江苏淮安223300 尚德太阳能电力有限公司江苏无锡214028

采用真空蒸镀法分别制备了以CuPc、ZnPc、C_(60)为阴极修饰层的OLED,对比研究了它们对OLED光电性能的影响。从能级结构、表面形貌、折射率及纳米界面等方面对载流子注入和输运进行了探讨。结果表明:修饰层使器件性能显著提高,它不仅降低... 详细信息

采用真空蒸镀法分别制备了以CuPc、ZnPc、C_(60)为阴极修饰层的OLED,对比研究了它们对OLED光电性能的影响。从能级结构、表面形貌、折射率及纳米界面等方面对载流子注入和输运进行了探讨。结果表明:修饰层使器件性能显著提高,它不仅降低OLED开启电压(最低至4.2V)、提高OLED电流密度及发光效率(最高至13.49lm/W),同时增强了器件的发光稳定性(180s后光强保持在90%以上),其中以CuPc为阴极修饰层的器件表现的性能最好。发光光谱方面,以CuPc和ZnPc作为修饰层的器件对550～650nm的红光部分略有吸收,而C_(60)作为修饰层的器件光谱则无太大变化,这是由修饰层材料的吸收系数随不同波长而变化所致。实验结果说明,若想较大程度地提高器件电性能,酞菁材料是不错的选择;若对光谱有要求,可用C_(60)做阴极修饰层。

关键词：有机发光二极管阴极修饰层金属酞菁富勒烯

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